香港中文大学（深圳） 发布 INTP 数据集, 应用在 语音合成、自然语言处理 领域

香港中文大学（深圳） 本次发布的数据集 INTP, INTP（Intelligibility Preference Speech Dataset）是一个包含约25万个偏好对（超过2千小时）的多样化领域数据集，旨在通过偏好对齐技术提高零样本语音合成（TTS）系统的清晰度。该数据集涵盖了多种场景，包括绕口令、重复词汇、代码切换和多语言合成等，以解决现有TTS模型在现实世界应用中缺乏鲁棒性和清晰度的问题。INTP的数据集由多个TTS模型生成，并采用多种策略构建偏好对，以增加数据集的多样性和避免简单模式的风险。此外，INTP还通过主观评估验证了其与人类感知的清晰度和自然度的一致性，并展示了其弱到强的泛化能力。INTP数据集对于提高零样本TTS系统的性能和鲁棒性具有重要意义。

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